深度学习中通常会涉及到cuda环境相关的问题，特别是torch版本，cuda版本等兼容问题。
主要涉及到这四个方向

• 显卡驱动：cuda driver 。驱动API （driver API）通过nvidia-smi查看，是所有cuda环境的基础
• CudaToolkit：通常意义上说的cuda，即运行API（runtime API），本质是一个工具包。与驱动没有强绑定，通过nvcc --version查看
• cudnn:一个深度学习计算设计的加速库，可以理解为是cuda的一个补充插件，在编译TensorRT等库的时候需要
• pytorch-cuda：torch中的cuda依赖。安装torch的时候一般都要选择cuda版本，但是与cuda版本并不完全依赖，版本不一样多数时候也是可以运行的，所以可以根据需求选在torch版本。

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CUDA Driver

显卡驱动，所有cuda环境的基础。在NVIDIA Driver中选择与系统向适应的版本下载安装
通过nvidia-smi查看信息。其中的CUDA Version代表当前驱动下所能支持的最高cuda版本。并不是实际安装的cuda（nvcc）版本

cuda与cudnn下载

https://k2-fsa.github.io/k2/installation/cuda-cudnn.html

CUDA Toolkit

通常意义下指的cuda。本质是一个工具包。也就是nvcc --version相关的信息
在CUDA Toolkit中选择满足驱动的版本下载。
一个设备上可以安装多个cuda。比如同时安装了CUDA 9.0、CUDA 10.0、CUDA 11.0.。NVIDIA显卡驱动跟CUDA Toolkit之间没有强行的绑定关系
linux系统cuda默认系统路径是/usr/local/cuda
可以通过软链接的方式修改cuda指向

也可以修改环境变量指定cuda的实际路径地址
修改~/.bashrc

vim ~/.bashrc
# 添加下面信息
export PATH=$PATH:/you/path//cuda-11.7/bin
# 添加完后
source ~/.bashrc

cuda Toolkit的安装过成中会默认自带驱动的安装。已经安装好驱动的话，要取消驱动的安装选项
accept

取消驱动的安装，在option中选择tool的安装路径

cudnn

cudnn是一个为深度学习计算设计的软件库，运行GPU版的TensorRT或者其他编译功能的时候都需要安装cudnn才行
选择与cuda相匹配的cudnn版本：cudnn历史版本
以cudnn-11.x为例
下载后解压

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 

得到一个cudnn文件夹
将路径下的lib（或者lib64文件写入环境变量中）

vim ~/.bashrc
# 添加
export LD_LIBRARY_PATH=/your/path/to/cudnn/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# 退出后重启.bashrc
source ~/.bashrc

将所有头文件与库文件拷到cuda的安装路径下

cp cudnn/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
# 重置读写权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn是否安装成功与版本信息

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

pytorch-cuda

pytorch安装gpu版本时通常要选择对应的cuda版本

但是实际上很多时候不需要与cuda（nvcc）的版本一样也是能运行的。可以直接选择合适的torch版本而不需要重新安装cuda